DeepSeek更侧重算法，而非算力。DeepSeek通过创新算法技术显著降低了算力需求，同时大幅提升了模型性能，成为行业关注的焦点。

算法创新

1. MoE架构与多头潜在注意力（MLA）
   DeepSeek-V3采用混合专家（MoE）架构，结合多头潜在注意力机制，优化了模型复杂度和推理效率。这种设计在保证性能的显著降低了训练和推理的算力消耗。

2. 多令牌预测（MTP）与推理优化
   DeepSeek-V3引入多令牌预测技术，进一步加速推理过程，同时通过蒸馏方法将推理能力从复杂模型迁移到轻量化模型，确保推理性能与效率的平衡。

3. 群体相对策略优化（GRPO）
   在模型训练阶段，DeepSeek通过GRPO算法显著提升了模型的学习效率，进一步降低了算力成本。

算力优化

尽管算法创新是DeepSeek的核心，但其对算力的优化也不容忽视：

1. 训练成本降低
   DeepSeek-V3的预训练成本仅为557.6万美元，远低于同类大模型，这得益于高效的算法设计和硬件协同优化。

2. 硬件利用与并行计算
   通过FP8混合精度训练和并行调度技术（如DualPipe），DeepSeek大幅提高了GPU的利用率，进一步降低了算力需求。

行业影响

DeepSeek的成功标志着AI行业从“训练时代”向“推理时代”的转型。算法的突破不仅降低了算力门槛，还为更多行业应用（如医疗诊断、金融分析）提供了高效解决方案。

总结

DeepSeek的成功得益于其在算法上的创新，而非单纯依赖算力堆砌。这种技术路线为行业树立了新标杆，同时预示着未来AI发展将更加注重算法与算力的平衡。